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龙图腾网获悉福建中信网安信息科技有限公司申请的专利一种基于深度量子神经网络的抗量子计算攻击数据加密方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121367619B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511935691.9，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于深度量子神经网络的抗量子计算攻击数据加密方法是由郑丹永;黄金虎;金华松;何颖;吴悦婷;王昌剑设计研发完成，并于2025-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度量子神经网络的抗量子计算攻击数据加密方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于深度量子神经网络的抗量子计算攻击数据加密方法，应用于数据处理技术领域，本发明获取政务、金融领域量子关联数据及安全约束参数，经量子化预处理完成经典数据量子比特编码、高维特征提取与噪声过滤，生成适配量子神经网络的高维量子态数据；再构建深度量子神经网络加密架构，基于量子叠加‑纠缠特性生成动态密钥池，结合权重量子化更新机制形成分层加密方案；通过量子神经网络强化学习框架优化加密参数、提升鲁棒性，生成自学习型优化策略；依托量子神经网络监测演化轨迹构建加密执行闭环，最终经量子门逆操作学习模型与哈希校验神经网络，生成含训练收敛速度、密钥效率等指标的综合评估信息，强化抗量子攻击能力。

本发明授权一种基于深度量子神经网络的抗量子计算攻击数据加密方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度量子神经网络的抗量子计算攻击数据加密方法，其特征在于，包括： 获取待处理的量子关联数据及安全约束参数，包括政务敏感数据、金融交易信息对应的数据载体，以及数据维度特征、量子化适配要求、抗量子计算攻击强度阈值、量子神经网络训练精度目标； 对量子关联数据及安全约束参数进行处理，基于量子化数据预处理算法，完成经典数据的量子比特编码、高维特征提取、量子噪声自适应过滤，构建经典-量子数据映射模型，生成量子神经网络可直接处理的高维量子态数据； 对高维量子态数据进行处理，构建深度量子神经网络加密架构，利用量子叠加-纠缠协同特性生成动态演化密钥池，结合量子神经网络权重量子化更新机制，构建量子态特征-加密策略的智能匹配模型，生成量子计算驱动的分层加密方案； 基于量子神经网络强化学习框架对分层加密方案进行处理，引入量子态相似度评估函数与抗破解强度反馈机制，动态调整量子门操作序列、量子线路深度、密钥演化周期，融合量子纠错编码算法优化加密鲁棒性，生成量子神经网络自学习型加密优化策略； 对加密优化策略进行处理，通过量子神经网络实时监测量子态演化轨迹，构建加密效果预测模型与参数迭代机制，生成量子智能计算主导的加密执行闭环； 对高维量子态数据、分层加密方案、加密优化策略及加密执行闭环进行处理，构建量子门逆操作学习模型与量子哈希校验神经网络，生成包含量子神经网络训练收敛速度、密钥生成效率、抗量子破解等级、加密算法自优化能力的综合评估信息。

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